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Enregistrement W4251364239 · doi:10.15353/cjo.81.406

Editorial

2019· editorial· es· W4251364239 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Ralph Chou

Notice bibliographique

RevueCanadian journal of optometry/CJO. Canadian journal of optometry · 2019
Typeeditorial
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

am writing this editorial after a day of shoveling out from Mother Nature's latest winter dump.Even though I did some stretching and warm-up exercises in preparation, I am still experiencing some discomfort from delayed onset muscle soreness and sundry other musculoskeletal (MSK) pain in my shoulders and back.The repetitive motion and acute loading of moving that snow can result in disabling MSK pain for some unfortunates (luckily not me).However, even in a relatively sedentary occupation, MSK pain due to extended repetitive motions can be at best inconvenient and at worst career-ending.The results of the survey of Canadian optometrists by a team from Western University in London, Ontario of Canadian optometrists about work-induced MSK pain shows how prevalent this phenomenon is in the practicing profession.Many of us know colleagues who have restricted or ended their practices due to MSK pain.Perhaps in addition to all the education about how to improve patient care, we should also consider education about how to take care of ourselves better.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,217
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0270,007
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0040,000
Intégrité de la recherche0,0050,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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